[发明专利]一种二元分类评价方法

摘要

本发明实施例提供了一种二元分类评价方法，该方法包括：将每一个可用于二元分类的单变量的观测值分成k个子区间，k为子区间个数；将k个子区间的k-1个间断点作为这个指标的分界值；对于n个指标而言，分界值就有(k-1)n个可能的组合；利用单变量的受试者工作特征ROC算法，计算所有(k-1)n分界点上的特异性和敏感性；利用Trapezoidal数值整合方法计算曲线下面积AUC；在ROC曲线上找到最靠近(01)点的特异性和敏感性取值，以及对应的分界值组合。本发明利用来自于不同源的多指标信息，发明了一种用于二元分类的多变量ROC曲线，该方法综合了多指标信息以实现二元分类。将该方法应用于阿尔兹海默症与正常被试间的二元分类，提高了准确度。

主权项

一种二元分类评价方法，其特征在于，所述方法包括：(1)将每一个可用于二元分类的单变量的观测值分成k个子区间，k为所述子区间个数；(2)将所述k个子区间的k‑1个间断点(即对观测值的分段值)作为这个指标的分界值(cut‑off value)；对于n个指标而言，所述分界值就有(k‑1)n个可能的组合；(3)利用单变量的受试者工作特征ROC算法，计算所有(k‑1)n分界点上的特异性和敏感性；(4)利用Trapezoidal数值整合方法计算曲线下面积AUC(Area under curve，)；(5)在所述ROC曲线上找到最靠近(0 1)点的所述特异性和所述敏感性取值，以及对应的分界值组合(cut off combination)。